简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。

简介：过去的几十年中,纵向一体化的商业模式在众多产业中居主导地位。完全一体化的企业甚至控制着某些产业的生产能力和战略局面,诸如钢铁、汽车、航空、计算机、纺织、塑料、航天、石油天然气等产业。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：随着“互联网＋”概念的普及,网络上的资源随之成倍增长.面对庞大的数据资源,传统的搜索引擎Baidu、Google等已经不能满足人们对于特定信息的获取需求.作为搜索引擎抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用非常重要.本文主要介绍了网络爬虫的概念、组成模块以及工作流程,在通用爬虫的基础上提出一种聚焦型网络爬虫系统,以python和相应的第三方库为主要工具,通过定义采集函数和给定豆瓣网最新上映电影的网址,快速搜索该网址某电影的影评信息,对页面内链接和外链接进行有效爬取.然后,再对获取到的数据进行分词处理,根据关键词的出现频率生成词云.实验结果表明,该聚焦型爬虫系统能够将所有影评信息以JSON格式存储到本地,并通过词云直观的展示出来.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

简介：在汽车制造过程中,可疑物料与整车制造质量的表现,以及零部件供应商的过程控制能力之间有怎么样的联系,降低可疑物料对整车质量有什么影响？本文通过近年在处理主机厂生产现场与售后问题中,与可疑物料数据做对比,并通过一系列措施,降低可疑物料,反映出整车质量的表现,阐述可疑物料改善的重要性。

简介：深度学习是人工智能领域发展的一个不可或缺的部分,并且广泛应用于图像识别方面.为了进一步降低宫颈癌细胞图像的识别错误率,本文提出了一种基于卷积神经网络的改进算法.该算法通过搭建卷积神经网络框架,对下采样过程中特征提取阶段的池化模型进行改进,在下采样过程中对池化域内的每个元素分配合适的权值得到下采样特征图.实验结果表明,我们所提出的基于卷积神经网络的改进算法降低了对宫颈癌细胞图像的识别错误率.

简介：为有效降低宫颈癌细胞图像在图像识别中的假阴性率,在此提出一种改进的残差网络算法.该改进算法通过对交叉熵代价函数增加权重实现,根据不同病变程度的宫颈细胞建立权重矩阵,有针对地对假阴性类别的输出进行加权处理,优化分类输出、减少假阴性误判.实验结果表明,对于不同的宫颈细胞图像数据集,本改进算法输出分类效果稳定;与传统图像分类算法相比,改进后的交叉熵代价函数算法在识别分类宫颈细胞图像时,能有效降低宫颈癌细胞图像的假阴性率.

简介：2018年4月12日，工业和信息化部、公安部、交通运输部三部委联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（以下简称《管理规范》）。据此，各省、自治区、直辖市相关主管部门可以根据当地实际情况，制定实施细则，具体组织开展智能网联汽车道路测试工作。《管理规范》提出申请道路测试的测试主体需要提供其在封闭道路、场地等特定区域进行实车测试的证明材料，同样前期北京、上海、重庆三地发布的智能网联汽车（也称“自动驾驶车辆”）道路测试管理方法中也规定了类似的要求。由此可见，在国内政策管理规范中，封闭场地的技术试验与安全性测试评价是智能网联汽车上路测试必不可少的环节。

简介：在干道发生拥堵的条件下,传统干道协调绿波控制模型不再适用,需要更有效的控制拥堵扩散的策略与模型。基于此,本文基于“先截流-慢纾流”的思路建立干道协调溢流控制模型,重点研究溢流控制策略的启动及结束条件、控制范围及协调溢流控制的交通信号控制参数,并以济南市天桥区南北向通勤交通走廊济泺路为例,应用城市干道协调溢流控制模型,设计控制拥堵扩散、缓解干线交通压力的综合协调信号优化信号控制方案。此外,针对方案实施效果进行了微观路网模型仿真评估,并针对路网通行效率、排队长度、停车延误等评估参数与现状方案进行了对比分析。

简介：基于在中国5个城市开展的自然驾驶试验，利用视觉传感器以及Matlab图像处理方法获得驾驶人在真实危险工况下的车速控制行为数据，结合驾驶人及车辆数据对驾驶入的危险感知、反应时间、制动感知等行为进行分析及建模，最终利用动态神经网络建立了驾驶人纵向制动模型，为速度控制类ADAS系统的测试提供相应的参考，促使此类系统更好地适应中国道路交通环境。

简介：针对锦西石化公司热电公司3#汽轮发电机组推力轴瓦异常超温故障,通过检修对故障源头进行了深入分析,得出因径向轴瓦接触不良造成推力盘与推力瓦面平行度超差的最终结论,并创新地提出推力轴瓦故障处理方案。检修后机组运行稳定,彻底消除了设备隐患,机组运行实现历史最佳水平。

简介：本文以空间生命科学涉及的研究领域为背景,对空间生命科学仪器和技术的国际发展状况进行了综合分析和举例说明,详细介绍了空间生命科学仪器和技术的国内发展状况,包括应用于返回式卫星、载人飞船、货运飞船、空间实验室和载人空间站的空间生命科学仪器和技术,以及已取得的研究成果,展望了空间生命科学仪器和技术的发展。

简介：本文以某地市2016年至2018年重点驾驶人的机动车登记、驾驶证管理、交通违法处理、交通事故记录数据为研究对象,运用特征工程技术筛选交通安全风险特征项;运用机器学习分类算法构建重点驾驶人交通安全风险评分模型;计算重点驾驶人交通安全风险综合评分,预测重点驾驶人未来发生交通事故的风险程度。

简介：6月，工信部、应急管理部等四部门联合印发《关于加快安全产业发展的指导意见》（下简称《意见》），旨在提升全社会安全保障能力和本质安全水平。培育新经济增长点。《意见》提出了安全产业体系到2020年将基本建立、销售收入超过万亿元的目标。为实现这一目标，我国将组织实施“5＋N”计划，逐步健全技术创新、标准、投融资服务、产业链协作和政策五大支撑体系.

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：纯电动汽车由整车控制器和电机系统通过转矩控制实现车辆驱动,控制系统复杂,存在因系统性失效和随机硬件失效而导致车辆出现驾驶员预期之外的加速或减速情况。以纯电动汽车的转矩控制策略为基础,依据ISO26262安全分析方法进行转矩控制的安全监控模型设计。通过设立安全目标和安全概念分析,导出功能安全要求,定位到相应的系统、子系统或功能模块,并设计安全机制使系统出现错误时能过渡到安全状态。在整车控制策略中引入转矩监控防止失效产生不可控制的转矩,避免整车处于不期望的加速或不期望的减速等危险状态。